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Adrien Berthelot、Eddy Caron、Mathilde Jay、Laurent Lefèvre。使用基于 LCA 的方法评估生成式人工智能服务对环境的影响。CIRP LCE 2024 - 第 31 届生命周期工程会议，2024 年 6 月，意大利都灵。第 1-10 页。 hal-04346102v2
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域，信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长，但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型（如 ChatGPT）的最新趋势尤其引人注目，因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供，使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此，这些服务加剧了全球变暖，加剧了金属短缺，增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法，用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估，考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
Alexandre Caron Cirad / Ilri，肯尼亚牢房< / div>
使用Cohesa项目的框架，在Kaza Transfrontier保护区，津巴布韦专家，学术界和来自12个非洲国家的政府代表的Kaza Transfrontier保护区的Hwange生态系统中举行了为期3天的研讨会。来自EEH专家的1.5天演示。参与性会话，以探索EEH的多个维度。当时对本地项目网站的实地访问，旨在更好地将EEH整合到Country OH平台中。
蒸气让我们清除空气...
•一个强烈的大脑发育时期•生命阶段的冒险是正常的•一个使青年遇到新体验，向他们学习并为成年做好准备的时代•大脑尚未完全掌握“刹车”以停止潜在的有害行为所需的“刹车”•最容易启动和划分型号的发展阶段，<